올 초 애플이 미국 빅데이터 컨설팅 스타트업인 ‘실리콘 밸리 데이터 사이언스(Silicon Valley Data Science)’에서 창업자를 포함한 수십 명의 직원을 영입하며 화제를 모았습니다. 이전에는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 플랫폼 업체 ‘래티스(Lattice)’를 인수하고 하둡의 공동 창시자인 마이크 카파렐라를 스카웃하기도 했습니다. 구글 역시 60만 명의 데이터 과학자가 활동하는 호주 멜버른 기반의 스타트업인 ‘캐글(Kaggle)’을
인공지능 활용 엔터프라이즈 분석 가능한 ‘SAS 플랫폼’ 최신 오퍼링 출시 SAS 코리아, 최신 머신러닝·자연어처리 등 인공지능(AI) 활용 분석 기능 강화 머신러닝·자연어처리로 비정형 데이터 가치 극대화 및 전 과정 시각화하는 엔드투엔드 비주얼 환경 제공 웹 인터페이스로 전체 분석 라이프사이클을 통합하고, 초보자부터 전문가까지 전사 협업 지원 미국적십자사·시스코·뮌헨재보험 등 도입… 분석 인사이트로 비즈니스
予測モデル生成において、従来は、人が考えてデータの中から特徴を抽出する必要がありましたが、ディープラーニングでは、この特徴を自動的に抽出して学習することが可能になっています。 半面、どのように特徴が抽出されているのかに関しては、基本的にはブラックボックスであり、説明責任が求められるような業務要件では、その分析結果を業務に活用することが難しい場合もあります。 しかし、近年ディープラーニングから出てきた結果の根拠＝判断根拠を可視化する手法がいくつか考案されてきています。 関連情報サイト： https://qiita.com/icoxfog417/items/8689f943fd1225e24358 https://pair-code.github.io/saliency/ http://blog.brainpad.co.jp/entry/2017/07/10/163000 SAS Viyaでは、各種のディープラーニング（DNN, CNN, RNN）を用いた学習が可能ですが、今回はCNNを用いた画像認識において、判断根拠となり得る情報の出力に関してご紹介します。 この例は、複数のイルカの画像をCNNで学習し、対象の画像（写真）がイルカなのかどうかを判別するものです。 モデルを作成後、以下の画像をモデルに当てはめてスコアリングを実施。 この画像は「イルカ」だと判定されたのですが、その判断根拠の一つとして、以下のように、この画像のどの部分がより重要であると判断されているのかを可視化することが可能になっています。 【レイヤー1のfeature map】 【レイヤー18のfeature map】 SAS Viyaでは、モデルのスコアリング時のオプションとして、指定したレイヤ（層）の特徴マップ（feature map）を画像として指定ライブラリに出力することが可能です。 ＞＞ スコアリング用のアクション：”dlScore” の layerOut={出力先ライブラリとテーブル名} オプションと layers={出力対象レイヤ名} オプション ＞＞ 上図はライブラリに出力された画像（feature map）を表示したものです。
